Calcul distribué et MapReduce avancé

Trecho da ficha de revisão

Plan du Cours

  1. Calcul en nuage et MapReduce
  2. Agrégation locale et correction
  3. Paires, bandes et index inversé
  4. Compression des postings
  5. Algorithmes sur graphes
  6. PageRank distribué
  7. Algorithmes EM
  8. Modèles de Markov cachés
  9. Alignement de mots et langue
  10. CRF et optimisation

1. Calcul en nuage et MapReduce

Notions clés & Définitions

  • MapReduce : Modèle de programmation et cadre d’exécution pour effectuer des calculs distribués sur de très grandes quantités de données, sur des grappes de serveurs banalisés.
  • Calcul en nuage : Approche de calcul où l’infrastructure de serveurs est fournie comme service, et où des données et traitements sont gérés à distance par des centres de données.
  • Utility computing : Principe consistant à facturer les ressources de calcul de façon mesurée, comme un service à la demande, avec élasticité via la mise à disposition de ressources virtuelles.
  • Échelle out : Stratégie consistant à augmenter la puissance d’un traitement en ajoutant de nombreux serveurs peu coûteux plutôt qu’en renforçant fortement quelques machines.

Points essentiels

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Prévia do quiz

1. Quelle est la principale stratégie d’« échelle out » pour augmenter la puissance d’un traitement sur des données massives ?

2. Qu'est-ce que le modèle MapReduce en termes de programmation et d'exécution pour le traitement de données massives?

3. Pourquoi MapReduce privilégie-t-il la co-localisation du code et des données lors du traitement de très grands volumes ?

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Prévia dos flashcards

Calcul en nuage — principe ?

Infrastructure fournie comme service, gestion à distance.

MapReduce

Modèle pour calcul distribué sur grandes données.

MapReduce — rôle ?

Programmation distribuée pour grands calculs, avec mappers et reducers.

Calcul en nuage

Infrastructures gérées à distance comme service.

Échelle out

Augmentation de serveurs peu coûteux.

Agrégation locale

Réduit la taille des données intermédiaires.

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Perguntas frequentes

O que a ficha de revisão sobre Calcul distribué et MapReduce avancé cobre?

A ficha de revisão cobre os conceitos essenciais de Calcul distribué et MapReduce avancé. Está organizada por tópicos para facilitar o aprendizado e a memorização, com definições chave, explicações e resumos.

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Quantas perguntas há no quiz de Calcul distribué et MapReduce avancé?

O quiz contém 11 perguntas de múltipla escolha com correções e explicações detalhadas para cada resposta. Ideal para testar seu conhecimento e identificar lacunas.

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Como estudar Calcul distribué et MapReduce avancé com flashcards?

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